量化程序运行后主要执行以下几个步骤：
数据处理和分析：
量化程序首先需要获取和处理大量的金融数据，包括股票价格、财务指标、经济数据等。这些数据通过API、金融数据提供商或自行爬取获得。然后，程序会对这些数据进行清洗、转换和计算，以生成各种统计和指标。这些数据可以用于评估资产风险、构建投资组合和制定交易策略。
策略开发和优化：
基于处理好的数据，量化交易员运用数学模型和算法开发交易策略。这些策略涵盖趋势跟踪、均值回归、事件驱动等多种类型。开发完成后，需要对策略进行回测，利用历史数据模拟策略的交易过程，评估策略在过去市场环境下的表现，如收益率、风险指标等。通过不断调整策略参数，优化策略，提高其盈利能力和稳定性。
风险管理和资金管理：
量化程序可以帮助投资者进行风险管理和资金管理。通过编写风险模型和资金管理规则，可以根据市场波动和投资者的风险偏好来计算合理的头寸大小和风险限额。这样可以降低投资组合的风险，并保护投资者的资金。
执行交易和监控风险：
量化程序可以帮助投资者执行交易和监控风险。通过自动化交易系统和交易执行算法，可以实时监控市场情况，根据事先设定的交易规则执行交易，并控制交易的成本和风险。这样可以提高交易的执行效率和一致性。
实盘交易和持续优化：
经过回测验证的策略会进入实盘交易阶段。在实盘交易过程中，量化程序会持续监控交易情况，记录每日的交易记录，并根据市场变化和交易结果进行策略的优化和调整。此外，量化交易员还可以利用新灵感尝试优化系统或研究补充策略，以提高策略的盈利能力和稳定性。
总结来说，量化程序运行后，会进行数据的收集与处理、策略的开发与回测、风险管理和资金管理、执行交易与监控风险，并在实盘交易中不断优化和调整策略。这个过程是循环进行的，以确保量化交易策略能够持续适应市场变化并实现盈利目标。